干湿联合冷却塔冷却节水分析软件开发及应用

为实现对干湿联合冷却塔冷却特性、节水特性的综合分析，编制干湿联合冷却塔校核计算流程，基于Visual Studio开发平台，本文开发了干湿联合冷却塔冷却节水特性分析优化软件。通过对某在运干湿联合冷却塔进行冷却节水特性计算，验证了所开发软件计算结果的准确性；在消雾节水计算结果基础上，对标干湿联合消雾冷却塔验收测试规程，生成其成雾频率曲线、耗水量曲线、塔雾指数、冷却特性曲线，综合分析其消雾特性、节水特性及冷却特性，从而确定了干湿联合冷却塔的最佳运行工况。同时运用所开发软件对比分析了某冷却塔设计干段散热面积对其消雾特性、节水特性及冷却特性的耦合影响，并分析了百叶窗开度对干湿联合冷却塔性能的影响，为干湿联合冷却塔的运行优化和设计优化提供了工具性软件支持。     

水煤浆气化工艺水系统内优化处理探讨

通过分析水煤浆气化系统内各种水源的水质,提出将低压灰水作为气化系统内部的回用水源进行优化利用以减少一次水的使用量,通过设备改造、工艺操作优化等措施解决了系统内水循环利用后导致的悬浮物、COD、氨氮、总硬度等指标超标问题。     

浅谈压延铜箔光面色差的成因

针对压延铜箔在表面处理过程中光面易出现色差的问题,从设备、工艺、人员操作等方面进行成因探讨,并给出了应对措施。     

换能器结构参数对聚合物超声塑化黏弹生热的影响

为研究超声换能器结构参数对聚合物超声塑化过程黏弹性生热的影响，首先确定超声黏弹性生热系统的组成，进行纵振超声换能器结构设计；然后分析超声黏弹性生热过程及超声黏弹性生热原理；最后采用单一变量法分析超声换能器的主要结构参数对其纵振频率及工具头前端质点最大振幅的影响，将其实际输出的纵振激励加载于熔融聚合物，研究其结构参数对聚合物超声黏弹性生热过程及达到聚合物玻璃化转变温度所用时间的影响。结果表明，随纵振激励作用时间的增加，聚合物温度非线性升高；放大比对聚合物温度变化影响最大，前盖板厚度和工具头长度次之，影响最小的是变幅杆长度。     

350MW机组采暖集水箱液位自动控制的完善与实现

辽宁东方350 MW机组采暖集水箱液位自动控制,投产时设计是采用磁翻板就地液位显示加液位接点输出液位高低等信号,配合电气疏水控制系统实现水位自动控制回收系统。运行8年来,该系统经常发生由于液位接点动作故障致使液位自动控制不正常,只能靠人工定期就地控制。为了解决这个问题,从根源上进行了分析,温度是影响原磁翻板液位控制系统正常运行的主要原因,结合原设备的实际状况,在不投入大量改造的基础上又能够解决问题的前提下,利用压力液位的关系特性,提出了相应的改造方案,在实施中得到了非常好的效果,不但设备运行良好同时带来了不菲的经济效益。     

陕南山地烟田不同植烟年限土壤养分的变化

为给陕南山地烟草生产布局及有针对性的施肥措施提供依据,分析了陕南山地烟田不同植烟年限(0~15年)与土壤养分含量的关系。结果表明:随着植烟年限延长,有机质线性下降,全氮和速效钾显著上升,有效磷先上升后下降;氯、有效铁、有效锰、有效硼和有效铜无显著变化或变化很小,有效锌则在第1年急剧下降,之后保持稳定,10年后再次显著下降。认为陕南山地烟区烟叶生产中应适当增加有机肥的施用而合理控制氮肥、磷肥和钾肥的施用,并要注意锌肥的补充。     

旋流分离-颗粒床耦合气固分离装备旋流场静压分布

针对一种集旋风分离器和内置颗粒床优势于一体的新型耦合气固分离装备在无灰负荷及固定床操作条件入口环形空间、分离空间和灰斗内静压场进行研究。结果表明，静压沿周向为非对称分布，轴向为非均匀分布，径向则呈中心低两侧高分布；且存在着静压分布的降压区(0?~180?，以入口处为0?)和增压区(180?~360?)；装备中心的负压及旋流作用在轴向高度H=6.41D(D为旋风壳体内径)以下对静压的影响不再显著；内置颗粒床外壁附近存在“滞留层”，有利于提高装备的分离性能。根据实验数据给出了静压周向分布和静压轴向分布的经验公式。     

应急避难场所广播设计实现

应急避难场所广播体系由应急广播、场所广播室、接收端、网络接收、广播管理群、监测系统等6部分组成.针对电台在市区建立应急避难场所广播作出设计,在学校、社区、广场上安装广播系统,做到市区全方面覆盖.     

改进HSR-FCN的服装图像识别分类算法研究

目前网络上的服装图像数量增长迅猛，对于大量服装图像实现智能分类的需求日益增加。将基于区域的全卷积网络（Region-Based Fully Convolutional Networks，R-FCN）引入到服装图像识别中，针对服装图像分类中网络训练时间长、形变服装图像识别率低的问题，提出一种新颖的改进框架HSR-FCN。新框架将R-FCN中的区域建议网络和HyperNet网络相融合，改变图片特征学习方式，使得HSR-FCN可以在更短的训练时间内达到更高的准确率。在模型中引入了空间转换网络，对输入服装图像和特征图进行了空间变换及对齐，加强了对多角度服装和形变服装的特征学习。实验结果表明，改进后的HSR-FCN模型有效地加强了对形变服装图像的学习，且在训练时间更短的情况下，比原来的网络模型R-FCN平均准确率提高了大约3个百分点，达到96.69%。